論文の概要: Integrating Quantum Processor Device and Control Optimization in a
Gradient-based Framework
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.12509v1
- Date: Thu, 23 Dec 2021 12:59:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-24 20:04:35.937186
- Title: Integrating Quantum Processor Device and Control Optimization in a
Gradient-based Framework
- Title（参考訳）: グラディエントベースフレームワークにおける量子プロセッサデバイスの統合と制御最適化
- Authors: Xiaotong Ni, Hui-Hai Zhao, Lei Wang, Feng Wu, Jianxin Chen
- Abstract要約: 量子プロセッサでは、デバイス設計と外部制御が共に、ターゲットの量子演算の品質に寄与する。
設計目標を反映するメリットの図形は、デバイスと制御パラメータに関して微分可能であることを示す。
これにより、量子最適制御のスコープを超伝導デバイス設計にまで広げる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.086701605131193
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In a quantum processor, the device design and external controls together
contribute to the quality of the target quantum operations. As we continuously
seek better alternative qubit platforms, we explore the increasingly large
device and control design space. Thus, optimization becomes more and more
challenging. In this work, we demonstrate that the figure of merit reflecting a
design goal can be made differentiable with respect to the device and control
parameters. In addition, we can compute the gradient of the design objective
efficiently in a similar manner to the back-propagation algorithm and then
utilize the gradient to optimize the device and the control parameters jointly
and efficiently. This extends the scope of the quantum optimal control to
superconducting device design. We also demonstrate the viability of
gradient-based joint optimization over the device and control parameters
through a few examples.
- Abstract（参考訳）: 量子プロセッサでは、デバイス設計と外部制御を組み合わせることで、ターゲットの量子演算の品質が向上する。
より優れた代替のqubitプラットフォームを模索する中で、我々はますます大きなデバイスとコントロールデザイン空間を探求する。
したがって、最適化はますます困難になる。
本研究では,設計目標を反映したメリットの図形を,デバイスや制御パラメータに対して微分可能であることを示す。
さらに,設計対象の勾配をバックプロパゲーションアルゴリズムと同じような方法で効率的に計算し,その勾配を利用してデバイスと制御パラメータを協調的かつ効率的に最適化する。
これにより量子最適制御は超伝導デバイス設計に拡張される。
また,グラデーションに基づくジョイント最適化がデバイス上で実現可能であること,制御パラメータをいくつかの例を通して示す。
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